EchtzeitDiagnostik

EchtzeitDiagnostik bezeichnet die kontinuierliche Erfassung, Verarbeitung und Bewertung von Messdaten aus technischen Systemen, um Ereignisse in Echtzeit zu erkennen, Fehler zu diagnostizieren und gegebenenfalls Vorhersagen über den Zustand zukünftiger Systeme zu treffen. Im Gegensatz zu periodischen Prüfungen erfolgt die Analyse synchron zum laufenden Betrieb mit festgelegten Zeitfenstern, um schnelle Reaktionen zu ermöglichen.

Typische Komponenten sind Sensorik, Datenakquisition, Vorverarbeitung, Kommunikationsnetze, Edge-Computing oder Cloud-Plattformen sowie Diagnose- und Prognosemodelle. Methoden reichen von zustandsbasierter Monitoring- und modellbasierter Diagnostik bis hin zu datenbasierten KI-Verfahren. Wichtige Anforderungen sind deterministische Latenz, geringe Fehlerquote, Zuverlässigkeit und Interoperabilität der Datenformate.

Anwendungsfelder finden sich in der Fertigungs- und Prozessindustrie (Predictive Maintenance, Stillstandsvermeidung), in der Fahrzeug- und Antriebstechnik (Motor- und Getriebediagnostik), in der Medizintechnik (intensiv- und Überwachungsmonitoring), in der Energieversorgung (Netzstabilität, Wind- und Solarparks) sowie in IT-Infrastruktur und Netzwerksicherheit (Anomalieerkennung in Echtzeit).

Für die Umsetzung gelten Normen und Standards wie ISO 13374 für Zustandüberwachung, IEC 61508/61511 für funktionale Sicherheit sowie Ansätze der Industrial IoT und Edge-Analytics. Zentrale Herausforderungen sind Datenqualität, Datenschutz, Fehlalarm- und Fehlentscheidungsraten, Skalierbarkeit sowie die Integration in bestehende Betriebsprozesse.

Zukunftsthemen umfassen adaptive Diagnostik, den Einsatz von KI im Edge-Bereich und eine stärkere Standardisierung von Schnittstellen.